摘要

關鍵點：

• 多模態RAG技術通過結合文本、圖像、表格和視頻等多種數據類型，擴展了傳統RAG（檢索增強生成）的功能。
• LlamaIndex是一個開源框架，支持多模態RAG，提供處理文本和圖像的模型、嵌入和索引功能。
• 研究表明，LlamaIndex通過CLIP嵌入和GPT-4V等模型，能夠有效構建多模態知識助手。

什么是多模態RAG？

**多模態RAG（Retrieval-Augmented Generation）**是一種人工智能技術，允許系統從多種數據類型（如文本、圖像、表格和視頻）中檢索信息，并生成更準確、上下文相關的回答。相比傳統的僅基于文本的RAG，多模態RAG能夠處理更復雜的企業數據，例如包含圖表的PDF文檔或視頻內容。

多模態檢索增強生成（RAG）技術在傳統文本RAG基礎上擴展了圖像（以及其他模態）處理能力。NVIDIA 等報告指出，如果 RAG 應用能同時處理圖表、圖像等多種數據形式，其應用效用會呈指數增長。

在多模態 RAG 中，常見的設計思路包括：將文本和圖像嵌入到同一向量空間（例如使用 CLIP 模型），或將一種模態轉換為主要模態（如對圖像生成文本描述后索引）、或為不同模態分別建庫并再排序。

總的流程一般為：數據處理→檢索→生成。

首先對文本和圖像數據進行分段與嵌入（text embedding、image embedding）；然后根據用戶查詢（可為文本或圖像）在向量檢索庫中并行檢索相關文本片段和圖像；最后將檢索出的信息（包括圖像及其描述）輸入生成模型。生成階段可使用純文本大模型（LLM），或使用多模態大模型（MLLM，例如GPT-4V）直接處理圖文信息。

LlamaIndex官方文檔指出：在多模態RAG中，輸入可以是文本或圖像，知識庫可包含文本或圖像，生成模型的輸入和輸出也可是文本或圖像等形式。
例如可用 CLIP將查詢圖像和文檔圖像編碼到同一空間，并用多模態LLM（如GPT-4V）生成回答，也可以對圖像先做文本描述再統一檢索文本內容。

• 索引階段：對文本文檔用文本嵌入模型（如BGE）編碼，對圖像用視覺模型（如CLIP、LLaVA等）編碼，分別存入向量數據庫；也可將圖像轉為文本描述后歸入文本庫。
• 檢索階段：對用戶文本查詢可同時檢索文本和圖像向量（如CLIP檢索）；對圖像查詢則檢索圖像相似向量并可同時觸發相關文本查詢。可以采用多庫檢索+融合策略（分別返回前N條，再交由重排序器整合），或嵌入單一空間一次性檢索。
• 生成階段：將檢索出的文本和（圖像或圖像說明）拼接后作為上下文輸入大模型。可以用傳統LLM生成文本答案，或使用支持視覺輸入的多模態LLM（MLLM）直接生成回答或多模態響應。

總之，多模態RAG結合了檢索器和生成器，對每個模態均可擴展標準RAG流程。

LlamaIndex如何支持多模態RAG？

LlamaIndex（原GPT-Index）是一個 Python 開源框架，支持搭建基于LLM的知識問答系統，也內置了多模態支持。

LlamaIndex 提供了豐富的示例和工具，包括使用 CLIP 進行圖像-文本聯合檢索、使用GPT-4V進行多模態問答、結構化圖像檢索等指南。

在技術實現上，LlamaIndex允許將圖像數據封裝為節點（Node），并支持使用CLIP等視覺編碼器生成圖像向量，與文本節點一起建立統一索引。檢索時可以同時使用圖像檢索器（Image Retriever）和文本檢索器，得到兩個模態的結果，然后將它們合并供生成模型使用。生成時，開發者可選擇調用普通的文本LLM（并將圖像描述作為文本上下文）或直接調用支持視覺輸入的模型（如GPT-4V、多模態LLava等）來回答問題。此外，LlamaIndex 的評估模塊 (evaluation 模塊) 也支持多模態，提供了MultiModalRetrieverEvaluator、CorrectnessEvaluator、MultiModalFaithfulnessEvaluator等類，用于分別評估圖文檢索和回答的正確性、忠實度和相關度。

它通過以下方式支持多模態RAG：

• 多模態模型：支持如GPT-4V的模型，可以同時處理文本和圖像輸入。
• 嵌入和索引：使用CLIP等模型生成文本和圖像的統一嵌入，并通過多模態向量索引存儲。
• 實用工具：提供評估和構建多模態RAG系統的指南，例如處理視頻或生成結構化輸出。

資源與實現
LlamaIndex的文檔和博客提供了豐富的教程，例如多模態RAG博客，展示了如何索引和檢索圖像與文本。用戶可以通過這些資源快速上手，構建適用于企業數據的多模態RAG系統。

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多模態RAG技術與LlamaIndex的結合

多模態RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術是人工智能領域的一項重要進展，它通過結合多種數據模態（如文本、圖像、表格和視頻），顯著增強了傳統RAG系統的功能。傳統RAG主要依賴文本數據，通過從知識庫中檢索相關信息來增強語言模型的生成能力。而多模態RAG則能夠處理更復雜的數據類型，例如企業文檔中的圖表、視頻內容或多媒體檔案，從而為用戶提供更全面和上下文相關的回答。本文將深入探討多模態RAG技術的核心概念、實現方法，以及LlamaIndex框架在支持該技術方面的能力。

多模態RAG技術的核心概念

多模態RAG的核心在于其能夠處理和檢索多種數據類型。以下是其關鍵特點：

• 多模態數據處理：多模態RAG系統可以處理文本、圖像、表格、圖表甚至視頻等多種數據形式。例如，一個包含文本和圖表的PDF文檔可以通過多模態RAG系統進行解析和檢索。
• 統一向量空間：通過使用如CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）等模型，多模態RAG可以將不同模態的數據嵌入到同一向量空間中，從而實現跨模態的檢索。
• 增強生成能力：多模態RAG不僅限于文本生成，還可以生成圖像或結構化輸出，例如基于檢索數據的圖表。

根據NVIDIA的技術博客多模態RAG簡介，多模態RAG的實現通常涉及以下三種方法：

1. 統一向量空間嵌入：將所有模態的數據嵌入到同一向量空間，例如使用CLIP模型同時嵌入文本和圖像。
2. 單一模態轉換：將所有模態轉換為單一模態（通常是文本），例如通過圖像描述生成文本嵌入。
3. 分離存儲與重排序：為每種模態維護單獨的向量存儲，檢索后使用多模態重排序器選擇最相關信息。

這些方法各有優劣，具體選擇取決于應用場景和數據復雜性。例如，統一向量空間方法適合需要跨模態檢索的場景，而單一模態轉換則更適合文本主導的查詢。

多模態RAG的挑戰

盡管多模態RAG具有強大的潛力，但其實現面臨以下挑戰：

• 數據復雜性：不同模態的數據具有獨特的處理需求，例如圖像需要視覺理解，表格需要結構化解析。
• 跨模態信息管理：如何有效整合和檢索跨模態的信息是一個技術難點。例如，回答一個涉及圖像和文本的查詢需要協調兩種模態的上下文。
• 計算資源：多模態模型（如GPT-4V）通常需要更高的計算資源，增加了部署成本。

LlamaIndex在多模態RAG中的應用

LlamaIndex 是一個開源的數據編排框架，專為構建基于大型語言模型（LLM）的應用程序設計。它通過一系列工具和抽象支持多模態RAG的開發，使開發者能夠輕松構建處理企業數據的知識助手。以下是LlamaIndex在多模態RAG方面的核心功能：

1. 多模態模型支持

LlamaIndex支持多模態大型語言模型（MLLM），如OpenAI的GPT-4V，這些模型能夠同時處理文本和圖像輸入。例如，LlamaIndex的多模態應用文檔展示了如何使用GPT-4V進行圖像描述和視覺問答（VQA）。此外，LlamaIndex還支持托管在Replicate上的開源視覺模型，為用戶提供更多選擇。

2. 多模態嵌入與索引

LlamaIndex引入了MultiModalEmbedding基類，支持同時嵌入文本和圖像。默認實現使用CLIP模型，能夠生成文本和圖像的統一嵌入。LlamaIndex還提供了MultiModalVectorIndex，允許將文本和圖像索引到向量數據庫和文檔存儲中。這種索引方式支持高效的跨模態檢索，例如根據文本查詢檢索相關圖像。

3. 檢索增強圖像描述

LlamaIndex支持檢索增強圖像描述的工作流程，即先使用多模態模型為圖像生成初步描述，然后通過從文本語料庫中檢索相關信息來優化描述。這種方法特別適用于需要結合外部知識來理解圖像的場景。

4. 評估工具

LlamaIndex提供了專門的評估工具，用于評估多模態RAG系統的性能。例如，多模態RAG評估文檔展示了如何比較不同的圖像嵌入模型（如CLIP與基于GPT-4V的文本描述嵌入）。這些工具幫助開發者優化檢索和生成階段的性能。

5. 視頻處理支持

LlamaIndex不僅限于文本和圖像，還支持視頻等多模態數據的處理。例如，LlamaIndex與LanceDB的視頻處理博客介紹了如何結合LlamaIndex和LanceDB處理視頻內容，適用于媒體、教育和安全等領域的應用。

6. 最新功能：RAGs v5

LlamaIndex的RAGs v5版本引入了更強大的多模態功能，允許用戶通過自然語言構建多模態RAG代理，并查看文本和圖像來源。LinkedIn上的LlamaIndex RAGs v5公告提到，用戶只需指定數據文件夾并啟用多模態功能，即可生成能夠檢索和回答多模態查詢的代理。

LlamaIndex多模態RAG的實現示例

為了幫助用戶快速上手，LlamaIndex提供了多個教程和筆記本，展示了如何構建多模態RAG系統。以下是一個簡化的實現示例，基于LlamaIndex的文檔和博客：

from llama_index import MultiModalVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings import ClipEmbedding
from llama_index.llms import GPT4V# 初始化多模態嵌入模型
embed_model = ClipEmbedding()# 加載包含文本和圖像的數據
documents = SimpleDirectoryReader("./data_folder").load_data()# 創建多模態向量索引
index = MultiModalVectorStoreIndex.from_documents(documents,embed_model=embed_model
)# 初始化多模態LLM
llm = GPT4V()# 創建查詢引擎
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)# 查詢示例
response = query_engine.query("描述文件夾中的圖像內容")
print(response)

此代碼展示了如何使用LlamaIndex加載包含文本和圖像的數據，創建多模態向量索引，并使用GPT-4V模型回答查詢。用戶可以根據需要調整數據路徑和查詢內容。

多模態RAG的未來發展

多模態RAG技術仍在快速發展，未來的研究方向包括：

• 更復雜的多模態查詢：支持用戶提交包含圖像或視頻的查詢，例如上傳圖表并詢問其數據來源。
• 多模態輸出：生成不僅限于文本的回答，例如基于檢索數據生成圖表或圖像。
• 多模態代理：開發能夠處理復雜任務的代理，例如結合文本、圖像和視頻進行決策。

LlamaIndex也在不斷更新其功能，例如通過LlamaCloud平臺提供更易于生產化的多模態RAG解決方案，LlamaCloud多模態RAG博客提到，其優化了大規模數據索引和檢索的復雜性。

多模態 RAG 開源項目推薦

以下列舉了目前基于 LlamaIndex 或兼容框架開發的多個多模態 RAG 開源項目，適用于圖文搜索問答任務。

1. Multimodal-RAG-with-Llama-3.2

• 簡介：基于 Streamlit 構建的多模態問答系統，支持上傳 PDF、PPT、圖片等文檔，并從中提取文本和圖像內容進行索引與生成。
• 核心技術：
  • 使用 LlamaIndex 構建文本與圖像的索引
  • 使用 Milvus 向量數據庫
  • 圖像描述采用 Hugging Face 的 LLaVA，圖表處理使用 NVIDIA NIM (DePlot)
  • 文本生成模型：Meta Llama-3.2-3B；視覺語言模型：Llama-3.2-11B-Vision
• 部署方式：

  git clone https://github.com/jayrodge/Multimodal-RAG-with-Llama-3.2
  cd Multimodal-RAG-with-Llama-3.2
  pip install -r requirements.txt
  streamlit run app.py
  

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2. Local_MultiModal_RAG_with_LlamaIndex

• 簡介：完全本地化部署的文檔問答系統，支持圖文混合檢索與生成，不依賴 API。
• 核心技術：
  • 文檔解析：SciPDF（PDF+表格解析）
  • 嵌入模型：BGE（文本），CLIP（圖像）
  • 檢索引擎：Qdrant
  • 本地推理：LLaVA (GGUF) + llama.cpp
• 部署方式：

  git clone https://github.com/Virgil-L/Local_MultiModal_RAG_with_llamaindex
  cd Local_MultiModal_RAG_with_llamaindex
  pip install -r requirements.txt
  python main.py
  

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3. FiftyOne Multimodal RAG Plugin

• 簡介：在圖像數據可視化工具 FiftyOne 中集成的多模態 RAG 插件，用于實驗不同的圖文檢索與生成策略。
• 核心技術：
  • 使用 LlamaIndex 構建圖文混合索引
  • 使用 Milvus 存儲圖像+文本嵌入
  • 插件機制支持 GUI 交互與檢索配置
• 使用方式：

  pip install fiftyone
  git clone https://github.com/jacobmarks/fiftyone-multimodal-rag-plugin
  cd fiftyone-multimodal-rag-plugin
  python launch_plugin.py
  

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4. multimodal-PyMuPDF4LLM-llamaindex-Qdrant

• 簡介：支持 PDF 文本+圖像內容解析、索引與問答的示例項目。
• 核心技術：
  • 文檔解析：PyMuPDF4LLM 提取 PDF 圖文內容
  • 檢索索引：LlamaIndex + Qdrant
  • 前端交互：Streamlit
• 運行方式：

  git clone https://github.com/toni-ramchandani/multimodal-PyMuPDF4LLM-llamaindex-Qdrant
  cd multimodal-PyMuPDF4LLM-llamaindex-Qdrant
  pip install -r requirements.txt
  streamlit run app.py
  

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項目對比表格

項目名稱	GitHub 鏈接	說明	使用方式
Multimodal-RAG-with-Llama-3.2	鏈接	文本+圖像RAG，支持 PPT/PDF/圖片	Python + Streamlit + LlamaIndex + LLaVA
Local_MultiModal_RAG	鏈接	全本地化部署的圖文RAG問答系統	Python + Qdrant + llama.cpp + CLIP
FiftyOne Multimodal Plugin	鏈接	可視化RAG測試平臺，支持策略對比	Python + FiftyOne + LlamaIndex
multimodal-PyMuPDF4LLM	鏈接	圖文混合索引的文檔問答示例	Python + Streamlit + PyMuPDF4LLM

總結

多模態RAG技術通過整合多種數據模態，顯著提升了AI系統的信息檢索和生成能力。LlamaIndex作為一款強大的開源框架，通過支持多模態模型、嵌入、索引和評估工具，為開發者提供了構建多模態RAG系統的全面支持。其豐富的文檔、博客和社區資源使得用戶可以快速上手，開發適用于企業數據的知識助手。無論是處理文本、圖像還是視頻，LlamaIndex都展現了其在多模態RAG領域的領先地位。

關鍵引用：

• LlamaIndex Multi-Modal RAG Blog Post
• LlamaIndex Multi-Modal Applications Documentation
• Evaluating Multi-Modal RAG Documentation
• MultiModal RAG for Advanced Video Processing with LlamaIndex & LanceDB
• LlamaIndex on LinkedIn: Introducing RAGs v5
• NVIDIA: An Easy Introduction to Multimodal Retrieval-Augmented Generation
• LlamaIndex Official Website
• LlamaIndex Multimodal RAG in LlamaCloud